计算机视觉使机器能够通过处理图像或视频并提取有意义的信息来解释视觉数据。它的工作原理是将图像处理技术与机器学习模型相结合。首先，通过摄像头或传感器捕获原始图像数据。对该数据进行预处理以标准化格式、减少噪声或增强特征——例如调整图像大小或将其转换为灰度。接下来，使用卷积神经网络 (CNN) 等算法识别边缘、纹理或形状等特征，这些算法应用滤波器以分层检测模式。然后将这些特征用于在标记数据集上训练模型，从而实现分类或对象检测等任务。在推理期间，模型分析新图像并输出预测，例如识别对象或分割区域。
计算机视觉的应用遍布各个行业。在医疗保健领域，它有助于医学影像分析——例如，检测 MRI 扫描中的肿瘤或跟踪显微镜中的细胞结构。自动驾驶汽车依靠实时物体检测（使用 YOLO 等模型）来识别行人、交通标志或其他车辆。零售业使用它通过货架监控系统进行库存管理，或使用摄像头阵列进行无人收银结账。工业自动化采用视觉系统进行质量控制，例如在装配线上检查产品缺陷。另一个例子是面部识别，它通过分析面部地标来验证安全系统中的身份或解锁智能手机。
实施计算机视觉的开发人员通常使用 OpenCV 等框架进行图像处理，并使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架构建模型。挑战包括处理真实世界数据中光照、角度或遮挡的变化。例如，经过训练以识别车牌的模型可能难以处理模糊或倾斜的图像。伦理考虑，例如监控应用中的隐私问题，也会出现。为了提高鲁棒性，数据增强（例如，旋转或翻转训练图像）或迁移学习（适应预训练模型）等技术很常见。虽然计算机视觉系统功能强大，但需要在各种数据集上仔细调整超参数和验证，以确保部署的准确性和公平性。